• 综述：基于物理信息神经网络与电化学机理及数据驱动智能的电池智能建模与状态估计

  物理信息神经网络（Physics-informed neural networks, PINNs）已成为一种有前景的框架，可桥接基于物理的电池模型与数据驱动学习。本综述系统总结了基于PINN的电池建模与状态估计的最新进展。首先，分析了PINN的理论基础，包括物

  来源：Global Energy Interconnection

  时间：2026-08-28

• 增殖性糖尿病视网膜病变及视网膜微血管改变与蛋氨酸循环失调及甜菜碱降低的关联

  增殖性糖尿病视网膜病变（proliferative diabetic retinopathy，PDR）是糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy，DR）中最具视力威胁的阶段，该病日益被认为是一种神经血管性疾病，其中蛋氨酸循环失调可能损害视网膜

  来源：Visual Neuroscience

  时间：2026-08-28

• 学龄前儿童亲子互动频率的纵向暴露模式与情绪行为困难及神经发育迟缓：一项三波观测研究

  亲子互动频率在入园过渡期间及不同活动内容中可能发生变化，但持续或重复的低频率互动是否与学龄前儿童的情绪行为及神经发育结局相关仍不清楚。研究人员检验了三波总体及内容领域轨迹，以及总体、内容领域和活动层面的累积低水平暴露，是否与最终随访结局相关。在基线招募的526

  来源：Behavioral Sciences

  时间：2026-08-28

• 基于FPGA芯片的移动传感器设计用于语音情感识别

  本文提出了一种语音情感识别方法及其在现场可编程门阵列（FPGA）上的高效神经网络推理实现。该方法采用混合神经网络架构，集成卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和全连接神经网络（FCNN），以有效捕获语音信号中的局部特征与时间特征。该架构非常适合对

  来源：Electronics

  时间：2026-08-28

• 基于标志位错误恢复的联合乘法器-加法器近似用于BF16数字存内计算

  数字存内计算（Digital Computing-in-Memory, DCIM）提供确定性的浮点计算，但复制式的尾数乘法器和加法树会带来显著的面积和功耗开销。本工作提出一种可错误恢复的BF16 DCIM算术单元，联合近似2位乘法器和第一级加法器。对于11 ×

  来源：Electronics

  时间：2026-08-28

• 从歧义到执行：一种用于将建筑规范转化为确定性约束的智能体神经符号框架

  向完全自主的数字建筑许可（DBP）的过渡，要求自动化合规检查（ACC）系统能够根据自然语言规范验证建筑信息模型（BIM）。尽管大语言模型（LLMs）具备强大的语义理解能力，但在处理高维BIM图时，将其整合到ACC中会引发“空间幻觉”和“序列化瓶颈”问题。本研究

  来源：Buildings

  时间：2026-08-28

• 基于体积参数利用反向传播神经网络预测超大粒径集料沥青混合料的力学性能

  摘要：超大粒径集料沥青混合料（SLAM-50）有望提高抗车辙能力并降低沥青需求，但体积参数与关键性能指标之间的定量关系仍不明确，制约了以性能为导向的混合料设计。本研究通过试验评估了四种集料级配和七种沥青用量下SLAM-50的体积性质与关键性能指标。测得的性能指

  来源：Materials

  时间：2026-08-28

• BAND：一种用于建模静息–应激–恢复动态中非平稳心率变异性的概率框架

  心率变异性（HRV）构成了无创自主神经系统评估的基础。然而，其分析受到生理信号非平稳特性的制约。标准的分析方法假定在固定时间窗内具有平稳性，因而无法捕捉感兴趣的动力学效应，例如对生理应激源的反应。这一局限阻碍了关于自主神经控制机制性假说的发展。在此，我们通过引

  来源：Technologies

  时间：2026-08-28

• 在基于大型语言模型（LLM）的工业工作流程中，人机协作效率提升的神经人体工程学特征

  工业5.0的发展受到人类与协作机器人（cobot）之间通信瓶颈的阻碍，这源于刚性编程要求，使得动态和意外的工作流变更无法实现。本研究引入并验证了一种基于大型语言模型（LLM）的框架，用于自然语言机器人任务规划，以改善人与机器人之间的通信，同时降低操作人员的心理

  来源：JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING

  时间：2026-08-28

• 神经网络驱动的暖通空调传输系统故障分类：电压、电流和相位角输入的比较评估

  摘要

  来源：Symmetry

  时间：2026-08-28

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